零售企业数据治理的方法

零售数据中台是一种将零售企业内部各种业务系统（如销售系统、库存系统、会员系统等）的数据进行整合、处理和存储，并能够快速地为不同业务场景（如营销、供应链管理、客户服务等）提供数据服务和数据分析能力的平台。它打破了数据孤岛，使数据能够在企业内部高效流转，为企业的数字化转型和精细化运营提供有力支持。一、主要功能模块数据汇聚与整合从零售企业的多个数据源收集数据，包括线下门店的销售终端系统、线上电商平台通过图表（如柱状图、折线图、饼图等）、仪表盘等形式展示，方便零售企业的各级管理人员和业务人员快速理解数据和发现问题。二、应用场景精准营销数据中台可以为营销部门提供全面的顾客数据，包括顾客基本信息、购买历史、准确性和时效性。如监控销售数据是否及时上传，商品库存数据是否与实际相符等。实现数据安全管理，根据数据的敏感程度进行分级授权访问，采用加密技术保护数据传输和存储安全。数据建模与分析基于零售业务场景构建商品管理方面，数据中台提供商品销售数据、库存数据和市场反馈数据。零售商可以根据这些数据优化商品品类，淘汰滞销商品，引进热门商品。在供应链优化方面，利用销售预测数据和库存数据，与供应商进行更有效的协同

数据中台在零售行业的应用非常广泛，可以推动零售业转型升级。通过深度整合数据资源、发掘数据背后的商业智慧，企业将能够更加精准地洞悉市场、优化运营策略并创造商业价值。‌数据整合与打通‌：数据中台能够将线上商城、线下店铺、社交媒体、物流配送等多来源数据融合，打通全渠道数据流，为企业提供一个全景式的数据视角。‌消费者洞察与个性化营销‌：通过对顾客购物行为、偏好、反馈等数据的分析，数据中台可以帮助企业更库存管理和需求预测，数据中台助力企业优化进货、库存和调货策略，降低库存成本，提高资金周转效率。实现供应链的透明化和协同化，优化供应商选择和物流路径，提高供应链的响应速度和资源配置效率。‌协同运营与决策支持‌：数据中台在整合各业务单元数据的同时，也促进部门之间的信息共享与协同工作，简化内部流程，提升工作效率。基于海量数据的深度分析，数据中台为企业提供数据驱动的决策支持，帮助预测市场趋势，抓住商业机会。‌快速响应市场需求与优化产品矩阵‌：数据中台通过即时收集和处理来自市场的反馈，使企业能够快速响应市场动态，调整营销策略。企业可以根据数据中台提供的商品销售分析，调整产品结构，精准投放有市场潜力的商品

新零售行业在数字化转型中，正从传统的单点业务信息化转向全面的数字基础设施建设。企业利用智能技术群落，如物联网、云计算、大数据等，来提升效率、控制风险，并增强产品和服务的竞争力。物联化：通过物联网应用的能力，以数据驱动决策和创新。新零售的理论内容：企业构建面向研发、生产、营销的信息管理系统，并升级到大数据时代的数字基础设施。转型趋势：未来5年将是新型数字基础设施快速发展的时期，技术与业务将深度融合。新零售行业的数字化转型是通过新技术实现业务流程的全面优化和重构，以数据为驱动，打造线上线下一体化的购物体验。这包括利用物联网实现物体间的互联，借助云计算提升运营效率，以及通过数据中台实现更精准的技术，将实体商品数字化，建立数字孪生世界，优化系统运行效率。云化：云计算成为企业转型的关键，提供高效、可用和可靠的基础设施，降低运营成本并提高效率。数据驱动及中台化：数据是核心，需要构建数据收集、分析和决策和客户服务。星环科技助力企业数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供

数据中台在零售行业中的应用涵盖了消费者行为分析、精准营销、库存管理和供应链优化、个性化推荐系统以及市场趋势预测等多个方面。‌消费者行为分析‌：通过数据中台，零售企业可以整合来自线上和线下的多源数据消费者行为分析的结果，零售企业可以通过数据中台实现精准营销。例如，利用客户的购买历史和偏好，零售商可以推荐个性化的商品，提高客户的购买转化率。此外，数据中台还可以支持多渠道营销活动的策划和执行，确保营销活动的有效性和ROI最大化。‌库存管理和供应链优化‌：数据中台在库存管理和供应链优化方面也发挥着重要作用。零售企业可以利用历史销售数据和市场趋势预测未来的需求，合理安排商品的采购和库存，减少缺货和过剩的情况。同时，数据中台还可以提供实时的物流信息，优化配送路线和时间，提高供应链的整体效率。‌个性化推荐系统‌：通过数据中台的分析能力，零售企业可以构建个性化推荐系统，根据客户的购买历史、浏览行为和兴趣偏好等信息，为客户提供个性化的商品推荐和服务。这不仅可以提高客户的购物体验，还可以增加客户的忠诚度和复购率。‌市场趋势预测‌：数据中台还可以帮助零售企业分析市场趋势和竞争对手的动态，为企业提供决策支持

数据处理工作，实现各系统之间的数据交互和共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理。构建营销大数据分析平台。结合行业零售户订单下行数据，悉数整合企业内外部数据资源，运用大数据、信息共享、智能决策”。按照统一的数据标准规范，将分散在不同场景的实时数据集成起来，实现信息共享，满足企业协同管控需求。该项目整合了包括消费者行为数据、互联网舆情数据、宏观经济数据等外部数据，零售户订单数据、工商业统计数据等行业数据，以及ERP、MES、主数据、手工平台等企业数据，为企业数据管理和大数据应用打下坚实的基础。基于星环TDH极速大数据平台，汇聚TB级别零售户订单数据，建设营销零售户订单下行销数字化方面进行了积极的探索。项目需求为响应行业市场化改革工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及关键指标的分析，指导销售区域货源投放，为终端促销、市场维护、工商协同提供重要依据和信息支撑。构建营销数据分析体系。为广东中烟领导层、营销中心、其他业务部门提供周全的营销数据分析服务。项目解决方案广东中烟营销零售

标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理。构建营销大数据分析平台。结合行业零售户订单下行数据，悉数整合企业内外部数据资源，运用大数据分析模型与方法，进行卷烟市场研究及策略制定支持。实施包括市场销售工作的要求，加强市场洞察分析，广东中烟提出开展零售户订单下行分析项目。主要目标包括：构建先进可扩展的数据分析基础平台。建立与国家烟草专卖局以及企业系统之间的数据交换和更新维护机制，具备与行业其他下行数据+云“ABC”技术融合的一站式综合平台，降低开发、管理难度，更加符合未来趋势，在整个产业链中占据更重要地位。（4）大数据开发利用结合行业零售户订单数据，运用大数据分析模型与方法进行卷烟市场研究，为策略的实时数据集成起来，实现信息共享，满足企业协同管控需求。该项目整合了包括消费者行为数据、互联网舆情数据、宏观经济数据等外部数据，零售户订单数据、工商业统计数据等行业数据，以及ERP、MES、主数据、手工平台等企业数据，为企业数据管理和大数据应用打下坚实的基础。基于星环TDH极速大数据平台，汇聚TB级别零售户订单数据，建设营销零售户订单下行分析应用，初步构建卓越营销的“感知”分析体系，满足客户多元化、复杂化的需求，支撑广东中烟营销工作从原有的“经验导向”方式向“数据驱动”方式。

大数据的典型应用非常广泛，涵盖了金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务等多个领域。以下是一些具体的应用案例：金融行业：风险评估与管理：金融机构通过收集客户的信用记录、交易数据、资产模式，识别异常交易和潜在的欺诈行为，及时预警并采取措施防范金融诈骗。零售行业：商品推荐：电商平台根据用户的购买历史、浏览行为、搜索记录等数据，提供个性化的商品推荐，提高购买转化率。供应链管理：分析销售预防措施。辅助诊断：利用大数据分析技术，结合患者的临床数据和医学知识库，辅助诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。交通物流行业：物流配送优化：物流企业通过收集和分析物流过程中的数据，优化物流配送方案，提高物流状况等信息，利用大数据分析技术评估客户的信用风险、市场风险等。精准营销：根据客户的交易行为、浏览记录、理财偏好等数据，进行客户细分，提供个性化的金融产品和服务推荐。反欺诈与安全防御：分析交易数据和行为数据、库存数据、供应商信息等，优化供应链流程，实现精准的库存管理和采购决策。医疗保健行业：疾病预测与预防：收集和分析医疗数据，包括患者的病历、症状、基因信息等，预测疾病发生风险和流行趋势，提前采取

识别潜在风险、评估信贷申请人的信用状况，并监控交易行为，从而保障金融安全。‌零售行业‌：在零售领域，数据中台可以帮助企业实现客户行为分析、商品推荐和营销活动等方面的优化。通过数据中台，零售企业可以深入了解客户需求和购买行为，制定个性化的营销策略，提升客户体验和忠诚度。‌制造业‌：在制造业中，数据中台的应用包括生产调度、供应链管理和质量控制等方面。制造企业可以利用数据中台对生产数据进行实时监控和分析等方面的优化。通过数据中台，政府机构可以整合各部门的数据资源，打破信息孤岛，提高政府服务效率和公众满意度。此外，数据中台还广泛应用于电力、教育、交通等其他行业领域，为企业的数字化转型和智能化升级提供有数据中台的应用范围十分广泛，主要涵盖了多个行业领域，如：‌金融行业‌：数据中台在金融领域的应用主要体现在风险管理、信贷评估和交易监控等方面。金融机构可以利用数据中台对海量金融数据进行分析和挖掘，以，优化生产流程，提高生产效率和质量，同时降低生产成本。‌医疗行业‌：医疗行业也是数据中台的重要应用领域之一。医院可以利用数据中台进行疾病预测、诊断辅助和医疗资源管理等方面的应用。通过数据中台，医疗机构

数据治理做得好的公司在数字化时代，数据已经成为企业的核心资产之一。无论是金融、零售、医疗还是制造业，数据的高效管理和利用直接关系到企业的竞争力和可持续发展。然而，数据的价值并非自动显现，而是需要通过技术问题，而是将其纳入企业整体战略的一部分。它们明确数据治理的目标，比如提升数据质量、确保合规性、支持业务决策等，并将这些目标与企业的长期发展计划紧密结合。例如，一些领先的金融机构通过数据治理优化风险管理实践，从而形成数据驱动的企业文化。此外，这些公司通常会采用先进的技术工具来支持数据治理。随着大数据和人工智能技术的发展，数据治理的复杂性和规模都在不断增加。数据治理做得好的公司会利用数据目录、元数据。这些公司不仅在技术上投入，更在组织和文化上下了功夫。它们通过明确的数据战略、完善的治理框架、全员参与的数据文化、先进的技术工具以及严格的合规措施，将数据转化为真正的商业价值。对于其他企业来说，借鉴这些成功经验，逐步完善自身的数据治理体系，将是迈向数字化未来的关键一步。科学的数据治理来实现。那么，数据治理做得好的公司有哪些共同特点？它们又是如何通过数据治理实现业务增长和风险控制的？首先，数据治理做得好的公司通常具备清晰的数据战略。这些公司不会将数据治理视为单纯的

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...